Remoto AI
 
ТоварыВалюты, ЦБАкции
18 декабря 04:15
Золото ЦБ
₽2381
11,04
Золото
$1257
-0,11%
Серебро ЦБ
₽30,32
0,68
Серебро
$16,1
-0,16%
Нефть
$63,2
-0,19%

₽2,13
0,00

₽0,18
0,00
Br
₽29,0
0,03

₽69,4
0,03
€ / $
1,17
0,00%
Bitcoin
$18276
-4.25%
Ethereum
$697
-3.43%
Ростелеком
₽64,3
0,31%
Яндекс
₽1895
-1,25%
Mail.ru
$28,6
-0,69%
Luxoft
$54,6
2,06%
Epam
$106,7
1,54%
Мегафон
₽524,0
1,35%
МТС
₽266,0
3,83%
Veon
$3,9
-1,53%
Qiwi
₽847
2,54%
РБК
₽5,9
-1,84%

Remoto AI

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: Bright box (брайт бокс)
Дата премьеры системы: 2017/10/11
Отрасли: Торговля
Технологии: BI,  CRM,  CRM - Системы лояльности

Remoto AI — платформа на базе алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, способная составлять персональные рекомендации для клиентов дилерских центров по итогам анализа их образа жизни.

2017: Выпуск

Компания Bright Box 11 октября 2017 года объявила о разработке платформы на базе алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. По словам разработчиков, платформа позволит сократить штаты консультантов в дилерских центрах, анализировать данные о клиентах и получать на основе этого анализа дополнительные продажи. В основу решения легли результаты анализа 1,5 терабайта данных от подключенных автомобилей клиентов Bright Box разных стран.

Возможности

Решение на базе искусственного интеллекта способно оценить образ жизни клиента и затем рекомендовать аксессуары, автомобили в зависимости от стиля вождения и образа жизни человека. В частности, по утверждению разработчиков, платформа Remoto AI может предсказать, когда пользователю нужно пройти сервисное обслуживание, на базе данных, генерируемых из телематического блока управления или OBD-донгла.

Назначение

Главной целью команды Bright Box было создание модели прогнозирования вероятности посещения автовладельцами дилерских центров для обслуживания. Эта информация важна для дилерских центров, так как большинство автовладельцев приезжают только на первое ТО и практически никогда не возвращаются.

В среднем в дилерском центре консультант работает с сотней клиентов. Bright Box позволяет дилерам обеспечить личным консультантом каждого клиента в форме интеллектуального приложения. Таким образом, дилерский центр может увеличить продажи и качество обслуживания.

Как это работает

Команда Bright Box исследовала поведение водителей и распределила их по стилю вождения и модели использования транспортного средства для того, чтобы предложить водителям из разных категорий определенный набор продуктов и услуг: соответствующие аксессуары, автомобили или сервис. Например, если клиент имеет привычку агрессивно водить в ночное время, то имеет смысл предложить ему новые шины или диски. Если клиент переехал загород, то, возможно, будет целесообразно предложить ему тест-драйв более подходящего кроссовера. Кроме того, Remoto AI может прогнозировать следующее посещение сервиса. Качество предоставляемых услуг зависит исключительно от объема собранных данных.

Как это устроено

Bright Box собирает клиентские данные на протяжении 5 лет. Каждый подключенный автомобиль генерирует до 8,7 млн статусов. В результате этого компания накопила более 1,5 терабайт данных подключенных автомобилей от пользователей из разных стран.

В результате Bright Box создала Data Lake на базе Microsoft Azure, где терабайты данных, собранных c автомобилей, хранятся в структурированном виде. Прогнозы основываются на данных телематики (пробег, GPS, скорость, RPM), а также из CRM, DMS (Dealer Management System) или ERP-систем (ID клиента, записи о поломках и сервисе).

На основе этих данных Bright Box выделила более 100 показателей, которые компания считает важными:

  • время водителя на скорости свыше 80 км/ч,
  • как часто водитель нажимает на газ,
  • куда ездит чаще всего в городских условиях или за городом.

Данные постоянно накапливаются и анализируются из всех имеющихся источников. Для каждого пользователя имеется определенное количество индикаторов, характеризующих только этого пользователя. На базе показателей каждого водителя затем определяется вероятность ответа на предложение дилера. Если эта вероятность достигает определенного значения, необходимого для запуска маркетинговой или служебной кампании, водитель получает push или уведомление на электронную почту или телефон. Реакция автовладельца на предложение также влияет на вероятность подобных рассылок в будущем.

Подключение Remoto AI

Bright Box уже начал предлагать данное решение своим нынешним клиентам. Remoto AI может быть подключено к любой Connected Car-платформе. Внедрение решения занимает около месяца.

В 2019 году компания планирует предлагать Remoto AI на этапе производства автомобилей. С его помощью автопроизводители будут понимать не только своего клиента, но и то, как клиент пользуется индикаторами в автомобиле, запчастями.



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

  1С-Рарус (5, 59)
  Terrasoft (Террасофт, ТС-Консалтинг) (17, 56)
  Microsoft (9, 53)
  ASoft (1, 21)
  Oracle (6, 13)
  Другие (44, 88)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

  1С:CRM ПРОФ - 43 (27, 16)
  Microsoft Dynamics CRM - 40 (17, 23)
  ASoft CRM - 21 (21, 0)
  Bpm`online - 12 (1, 11)
  ELMA CRM+ - 10 (10, 0)
  Другие 73

  Microsoft Dynamics CRM - 26 (11, 15)
  Клиент-Коммуникатор (КлиК) - 22 (5, 17)
  1С:CRM ПРОФ - 19 (8, 11)
  Oracle Siebel CRM - 17 (10, 7)
  ELMA CRM+ - 14 (14, 0)
  Другие 102

  Bpm`online - 50 (48, 2)
  Microsoft Dynamics CRM - 16 (7, 9)
  ELMA CRM+ - 15 (15, 0)
  1С:CRM ПРОФ - 9 (8, 1)
  Comindware Business Application Platform - 9 (9, 0)
  Другие 75

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (64, 414)
  Прогноз (35, 300)
  IBM (66, 283)
  SAP SE (89, 282)
  BaseGroup Labs (Аналитические технологии) (2, 225)
  Другие (700, 946)

  Qlik (QlikTech) (6, 45)
  BaseGroup Labs (Аналитические технологии) (1, 28)
  SAP SE (8, 25)
  IBM (9, 23)
  Oracle (11, 17)
  Другие (45, 82)

  IBM (14, 40)
  Qlik (QlikTech) (3, 33)
  РИСКФИН (1, 21)
  SAP SE (7, 16)
  Oracle (8, 14)
  Другие (42, 61)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 36)
  Qlik (QlikTech) (2, 26)
  SAP SE (9, 24)
  Oracle (5, 8)
  IBM (5, 8)
  Другие (42, 57)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

  QlikView - 374 (347, 27)
  Prognoz Platform - 291 (282, 9)
  Deductor - 225 (225, 0)
  IBM Cognos - 152 (56, 96)
  SAP BusinessObjects - 90 (44, 46)
  Другие 991

  QlikView - 42 (38, 4)
  Deductor - 28 (28, 0)
  IBM Cognos - 13 (6, 7)
  Prognoz Platform - 13 (10, 3)
  SAP BusinessObjects - 9 (5, 4)
  Другие 88

  Visary (Визари АИС) - 36 (36, 0)
  QlikView - 18 (18, 0)
  Qlik Sense - 8 (8, 0)
  SAP BusinessObjects - 8 (2, 6)
  SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP BW/4HANA) - 4 (4, 0)
  Другие 72